第1章：价差策略基础
1.1 固定价差策略
做市商的核心，说白了就是赚价差。
固定价差策略是最简单的玩法。你在买一价和卖一价之间，挂一个固定的差价。比如某股票当前买一100元，卖一100.2元，你就在100.1挂买单，100.3挂卖单。差价固定0.2元。
我刚开始做市的时候，就用的这个策略。简单粗暴，但有效。不过有个坑——你想想看，如果市场波动剧烈，固定价差很容易被吃掉。我记得有一次，某币种突然拉升，我的买单瞬间成交，卖单却迟迟没成交。结果呢？持仓成本变高了，利润全被波动吃掉了。
核心要点：固定价差策略适合低波动市场。波动率越高，固定价差的风险越大。
代码实现也很简单：
def fixed_spread_strategy(bid_price, ask_price, spread=0.2):
my_bid = bid_price + spread / 2
my_ask = ask_price - spread / 2
return my_bid, my_ask嗯，这里要注意：固定价差不是一成不变的。你需要根据市场深度动态调整。比如订单簿上挂单量很大，你可以适当缩小价差，提高成交概率。
1.2 动态价差策略
动态价差策略就灵活多了。它根据市场状态实时调整价差。说白了，就是让机器替你判断什么时候该收窄，什么时候该放宽。
我个人习惯用波动率作为调整依据。波动率低的时候，价差收窄；波动率高的时候，价差放宽。为什么？因为高波动意味着风险大，你需要更大的价差来覆盖潜在亏损。
举个例子：
def dynamic_spread_strategy(bid_price, ask_price, volatility):
base_spread = 0.2
adjusted_spread = base_spread * (1 + volatility * 2)
my_bid = bid_price + adjusted_spread / 2
my_ask = ask_price - adjusted_spread / 2
return my_bid, my_ask我在项目中遇到过一个问题：动态价差策略在极端行情下会失效。比如2020年3月，美股熔断那几天，波动率飙升到历史极值。按照公式，价差应该放得很大。但实际呢？市场流动性枯竭，你挂单根本成交不了。
避坑指南：动态价差策略需要设置上下限。我曾经吃过亏，价差放得太大，结果一天都没成交一笔。后来我加了硬性限制：最大价差不超0.5元，最小不低于0.05元。
1.3 价差与波动率的关系
价差和波动率的关系，是每个做市商必须搞懂的核心问题。
简单来说：波动率越高，价差应该越大。这不是拍脑袋定的，有数学依据。
你看，做市商本质上是在提供流动性。你挂单成交后，需要承担库存风险。波动率越高，库存风险越大。所以你需要更大的价差来补偿这个风险。
我常用的一个模型是这样的：
| 波动率水平 | 建议价差 | 说明 |
|---|---|---|
| 低（<10%） | 0.1-0.2元 | 市场平稳，可以激进一点 |
| 中（10%-30%） | 0.2-0.4元 | 正常波动，保持中性 |
| 高（>30%） | 0.4-0.8元 | 风险加大，保守为上 |
你想想看，如果波动率30%的时候你还用0.1元的价差，那基本是在给市场送钱。我见过不少新手做市商，就是在这个坑里栽了跟头。
个人经验：我建议用历史波动率和实时波动率结合。历史波动率决定基准价差，实时波动率做微调。这样既不会反应过度，也不会反应迟钝。
1.4 知识体系框架
下面这张图，是我自己总结的价差策略知识体系。你看一眼，基本就明白这章在讲什么了。
这张图把三个核心概念串起来了。固定价差是基础，动态价差是进阶，价差与波动率的关系是底层逻辑。三者缺一不可。
好了，这一章就讲到这里。记住一句话：做市商不是赌方向，是赚价差。价差策略选对了，你就成功了一半。